互联网大厂Java面试实录：从微服务架构到AI场景核心技术全梳理

互联网大厂Java面试实录：从微服务架构到AI场景核心技术全梳理

故事场景引入

蔡徐鸡，一位乐观幽默、技术却略显水的Java程序员，走进了某互联网大厂的面试间。严肃的面试官准备从热门业务场景出发，对其进行三轮技术考察。

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第一轮：内容社区与UGC高并发架构

面试官：我们有一个UGC内容社区，日活百万。你会如何用Spring Boot与MyBatis设计帖子发布接口？

蔡徐鸡：Controller收请求，参数校验用Hibernate Validator，Service处理业务，MyBatis写数据库，数据库用HikariCP连接池。

面试官：如果用户高并发发帖，怎么保障数据一致性？

蔡徐鸡：呃……加事务注解@Transactional，实在不行加个分布式锁？

面试官：接口如何做性能监控和链路追踪？

蔡徐鸡：Micrometer配Prometheus，日志Logback，链路追踪Jaeger！

面试官：不错，思路清晰。

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第二轮：电商场景与分布式秒杀

面试官：假设你做一个秒杀系统，如何用Redis防止超卖？

蔡徐鸡：库存存在Redis，decr原子扣减，性能巨高！

面试官：如果Redis挂了或和数据库数据不一致怎么办？

蔡徐鸡：呃……可以双写？再用Kafka削峰填谷？或者定时同步？

面试官：热点商品容易导致缓存雪崩，怎么处理？

蔡徐鸡：给不同商品不同过期时间？再加Caffeine本地缓存？

面试官：不错，可以继续深入。

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第三轮：AI智能客服与企业知识问答

面试官：我们有AI客服业务，要实现多轮对话和企业知识问答，后端怎么设计？

蔡徐鸡：用Spring AI接大模型API，对话上下文放Redis，知识库用Milvus向量数据库，RAG检索增强！

面试官：AI如何防止幻觉输出？

蔡徐鸡：呃……多查点知识库，人工审核？

面试官：服务怎么监控和保障安全？

蔡徐鸡：Prometheus监控，关键接口加JWT和日志！

面试官：今天就到这里，回家等通知吧！

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重点问题与答案详解

1. UGC内容社区高并发架构

• 业务场景：用户并发发帖，数据一致性和性能要求高。
• 技术要点：Spring Boot三层结构，MyBatis持久化，HikariCP连接池，参数校验，@Transactional事务，Micrometer+Prometheus监控，Logback日志，Jaeger链路追踪。
• 知识点：接口分层解耦，参数校验拦截无效数据，事务防止并发写入脏数据，监控和追踪提升定位能力。

2. 电商高并发秒杀与分布式缓存

• 业务场景：秒杀高并发，库存扣减及一致性保障。
• 技术要点：Redis原子操作，分布式锁（Redisson），Kafka异步削峰，Caffeine多级缓存，定时同步，缓存雪崩防护。
• 知识点：Redis decr原子扣减防超卖，消息队列解耦削峰，异步一致性，缓存多级防雪崩。

3. AI智能客服与知识检索

• 业务场景：AI多轮对话，企业知识问答。
• 技术要点：Spring AI集成大模型，Redis会话上下文，Milvus向量数据库，RAG检索增强生成，Prometheus监控，JWT安全。
• 知识点：AI对话需存上下文，RAG结合知识库降低幻觉，Prometheus监控服务健康，JWT保障接口安全。

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总结

本面试故事覆盖内容社区、电商秒杀、AI客服等主流场景，梳理Spring Boot、Redis、Kafka、分布式锁、向量数据库、RAG等核心技术，助力初学者系统掌握大厂Java面试要点。